【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机场数字孪生，具体而言，涉及一种基于多智能体模型的机场数字孪生应用方法。
技术介绍
1、随着机场业务规模的不断扩大和复杂度的持续提升，传统的机场运营管理方法已难以满足现代化机场的高效运营需求，首先，各业务系统间往往处于信息孤岛状态，缺乏有效的数据共享和协同机制，导致整体运营效率低下；其次，决策过程主要依赖人工经验，缺乏科学的量化分析和预测能力，难以应对复杂多变的运营环境；再次，传统的管理方式无法实现实时动态优化，系统响应速度慢，难以及时处理突发情况；最后，缺乏有效的仿真验证机制，新的管理策略实施风险高，可能造成运营中断。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于多智能体模型的机场数字孪生应用方法，其通过构建数字孪生与多智能体相结合的闭环框架，实现了机场虚实环境的无缝衔接和实时交互，同时借助大语言模型的智能决策能力，可以自主进行策略优化和验证，大幅提升了机场的运营效率和决策准确性，同时闭环框架确保了优化策略的可靠性和实施效果的可预测性。
2、本专利技术的通过以下技术方案实现：
3、一种基于多智能体模型的机场数字孪生应用方法，该方法的步骤包括：
4、基于数字孪生平台定义真实智能体集合与虚拟智能体集合；
5、分别对真实智能体集合与虚拟智能体集合进行动作定义，并基于大语言模型将真实智能体集合定义的动作与虚拟智能体集合定义的动作进行串联，形成协同自治智能体集合；
6、获取机场运行数据，基于协同自治智能体集合对
7、可选的，所述基于数字孪生平台定义真实智能体集合与虚拟智能体集合，其具体为：
8、所述真实智能体集合定义为机场的实体系统集合，基于真实智能体集合的运行输出机场的运行数据；
9、所述虚拟智能体集合定义为实现机场运行数据的关联及协同所构建的模拟协同优化智能体集合。
10、可选的，所述协同自治智能体集合，其具体形成过程为：
11、对真实智能体集合及其他智能体集合进行数据感知，其中，其他智能体具体为非机场的实体系统；
12、基于虚拟智能体集合，对每个智能体定义单位数量的行动规划；
13、执行行动规划，并记忆每个智能体的感知、规划及行动结果，基于大语言模型将数据感知、规划、行动及记忆动作进行串联，形成所述协同自治智能体集合。
14、可选的，所述获取机场运行数据，还包括对机场运行数据进行清洗和预处理，以确保数据一致性。
15、可选的，所述基于协同自治智能体集合对机场运行数据进行正向评估，其具体为：
16、单个智能体获取对应的n个业务节点数据，形成单个智能体的感知数据集合，对每个智能体进行并集运算，以形成全局态势；
17、基于全局态势识别机场的业务瓶颈点，并对每个瓶颈点分析原因，建立瓶颈点与原因的对应关系；
18、基于瓶颈点定义评估指标，根据原因确定评估维度，形成评估结果集合，所述评估结果集合表征为正向评估结果。
19、可选的，所述结合正向评估结果，通过大语言模型构建优化策略，其具体为：
20、将评估结果集合输入大语言模型，生成分析报告，所述分析报告包含运行状态、瓶颈点、初步优化建议的分析结果；
21、基于分析报告生成优化策略，通过大语言模型对优化策略进行细分，并转换为操作方案，并生成数字孪生平台可识别的指令。
22、可选的，所述将优化策略反向输入至数字孪生平台进行验证，其具体为：
23、基于数字孪生平台构建仿真模型，对优化策略执行仿真运行，并收集仿真数据；
24、对比仿真数据与实际数据之间的差异，并基于对比结果对优化策略进行迭代更新，直至达到最大迭代次数后，输出最优优化策略。
25、可选的，所述对比仿真数据与实际数据之间的差异，其具体计算公式为：
26、
27、其中，a为对比分析结果，compare为对比分析函数，s为仿真数据，为实际数据。
28、本专利技术的技术方案至少具有如下优点和有益效果：
29、本专利技术通过构建数字孪生与多智能体相结合的闭环框架，实现了机场虚实环境的无缝衔接和实时交互，同时借助大语言模型的智能决策能力，可以自主进行策略优化和验证，大幅提升了机场的运营效率和决策准确性，同时闭环框架确保了优化策略的可靠性和实施效果的可预测性。
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1.一种基于多智能体模型的机场数字孪生应用方法，其特征在于，该方法的步骤包括：
2.根据权利要求1所述的基于多智能体模型的机场数字孪生应用方法，其特征在于，所述基于数字孪生平台定义真实智能体集合与虚拟智能体集合，其具体为：
3.根据权利要求2所述的基于多智能体模型的机场数字孪生应用方法，其特征在于，所述协同自治智能体集合，其具体形成过程为：
4.根据权利要求3所述的基于多智能体模型的机场数字孪生应用方法，其特征在于，所述获取机场运行数据，还包括对机场运行数据进行清洗和预处理，以确保数据一致性。
5.根据权利要求4所述的基于多智能体模型的机场数字孪生应用方法，其特征在于，所述基于协同自治智能体集合对机场运行数据进行正向评估，其具体为：
6.根据权利要求5所述的基于多智能体模型的机场数字孪生应用方法，其特征在于，所述结合正向评估结果，通过大语言模型构建优化策略，其具体为：
7.根据权利要求6所述的基于多智能体模型的机场数字孪生应用方法，其特征在于，所述将优化策略反向输入至数字孪生平台进行验证，其具体为：
<...【技术特征摘要】
1.一种基于多智能体模型的机场数字孪生应用方法，其特征在于，该方法的步骤包括：
2.根据权利要求1所述的基于多智能体模型的机场数字孪生应用方法，其特征在于，所述基于数字孪生平台定义真实智能体集合与虚拟智能体集合，其具体为：
3.根据权利要求2所述的基于多智能体模型的机场数字孪生应用方法，其特征在于，所述协同自治智能体集合，其具体形成过程为：
4.根据权利要求3所述的基于多智能体模型的机场数字孪生应用方法，其特征在于，所述获取机场运行数据，还包括对机场运行数据进行清洗和预处理，以确保数据一致性。
5.根据权利要求4...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘畅，罗谦，张兴锐，谢琴，邓强强，张涛，杜雨弦，文涛，夏欢，毛宏黎，姜易，王禹阳，陈刚，
申请(专利权)人：中国民用航空总局第二研究所，
类型：发明
国别省市：
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